Watermark SynthID-Text : fonctionnement, détection, suppression

Ce qu’est SynthID-Text

SynthID est la famille de watermarks de Google DeepMind pour les images, l’audio, la vidéo et le texte générés par IA. La version texte, SynthID-Text, a été décrite dans un article publié dans Nature en octobre 2024 et rendue open source au même moment, afin que d’autres développeurs puissent l’appliquer à leurs propres modèles. Google indique qu’elle est active dans les produits Gemini depuis 2024, et l’article fait état d’un test en conditions réelles sur du trafic Gemini. En août 2026, Anthropic a annoncé que les textes Claude portent désormais un watermark statistique de la même famille ; la presse l’a décrit comme un schéma de type SynthID, ou dérivé de SynthID-Text. Si vous cherchez les spécificités de Claude, consultez le Claude watermark remover ; cette page couvre la technique elle-même : comment la marque est ajoutée, comment elle est détectée, et ce qui fait réellement baisser le score.

Comment la marque entre dans les mots

Un modèle de langage produit du texte un token à la fois en échantillonnant une distribution de probabilité. SynthID-Text n’ajoute rien à la sortie. À la place, à chaque étape, il utilise une clé secrète et les quelques tokens précédents pour calculer un score pseudo-aléatoire pour chaque token candidat, puis oriente légèrement l’échantillonnage vers les tokens au score plus élevé. L’implémentation de Google utilise une procédure appelée tournament sampling : les candidats s’affrontent par manches, puis le gagnant est choisi. Sur l’ensemble d’un paragraphe, le texte se retrouve légèrement enrichi en tokens « favorisés ». Un détecteur qui possède la même clé recalcule les scores et vérifie si le texte est enrichi au-delà de ce que le hasard permettrait. C’est pourquoi la marque survit au copier-coller et aux retouches légères : la plupart des choix favorisés sont encore présents.

Deux conséquences comptent pour quiconque cherche à la retirer. D’abord, un texte à faible entropie (une liste de dates, un morceau de code, une phrase très factuelle où un seul mot convient) porte à peine la marque, car il y avait peu de choix à influencer. Ensuite, la marque n’est aussi forte que le nombre de choix qu’elle a pu biaiser : les textes courts donnent des scores faibles et incertains. Les propres documents de Google indiquent que le watermark résiste au recadrage et aux modifications légères, et qu’il s’affaiblit avec une paraphrase lourde et la traduction.

Comment SynthID-Text est détecté

La détection est le miroir du marquage. Un détecteur qui possède la clé recalcule, à chaque position, les scores pseudo-aléatoires des tokens candidats et vérifie si les tokens effectivement présents sont enrichis en scores élevés. L’article de Nature présente les points de fonctionnement de la méthode : sur un texte long et à forte entropie, la marque est retrouvée de façon fiable avec des taux de faux positifs très faibles ; sur un texte court ou à faible entropie, la puissance baisse, d’où le fait que tout détecteur honnête renvoie « pas assez de texte » en dessous de quelques centaines de mots. Google détient la clé pour Gemini et propose une vérification via ses propres produits ; en mai 2025, l’entreprise a annoncé un portail SynthID Detector pour les contenus créés avec les outils Google. La version open source permet à un développeur ayant appliqué SynthID-Text à son propre modèle d’exécuter le détecteur correspondant, avec sa propre clé. Sans la clé, personne ne peut être certain. Ce qu’un tiers peut faire, et ce que fait notre détecteur, c’est estimer l’empreinte statistique d’un biais à clé sur des textes assez longs, renvoyer une bande de probabilité et indiquer d’où vient l’incertitude.

Ce qui retire réellement SynthID-Text

Unmarker applique la seule opération qui fait baisser de façon fiable un score de type SynthID : il ré-échantillonne la formulation avec un modèle qui ne porte aucune clé, afin que les choix de tokens ne soient plus enrichis. Puis il fait la partie qu’un simple paraphraseur ignore : il vérifie chaque phrase réécrite par rapport à l’original pour le sens, et vous montre le score avant et après calculé par notre détecteur. Les entités, chiffres, citations, liens, le code et la mise en forme sont verrouillés et jamais réécrits.

Le détecteur ne possède pas les clés privées de Google ni d’Anthropic. Il estime la présence d’un watermark à clé à partir de son empreinte statistique, ce qui suffit à vous donner une bande utile (peu probable, possible, probable, très probable) et à montrer que le texte final se situe dans la même bande qu’une écriture humaine ordinaire. Nous décrivons la méthode sur la page du détecteur au lieu de la cacher.

Quels textes portent une marque de type SynthID

• Les textes produits par les modèles Gemini et les produits Google qui utilisent SynthID-Text.
• Les textes produits par les modèles Claude publiés à partir du 2 août 2026, ainsi que par les anciens modèles Claude à mesure qu’Anthropic leur étend la marque.
• Les textes produits par tout modèle ouvert auquel un développeur a appliqué l’implémentation open source de SynthID-Text.
• Les textes humains relus, traduits ou remis en forme par l’un de ces modèles. Anthropic note que cela peut suffire à déclencher la détection ; la même logique vaut pour tout schéma de type SynthID.

Non couvert ici : les images, l’audio et la vidéo. SynthID marque ces contenus dans le domaine des pixels ou de la forme d’onde et cette page, comme Unmarker, concerne le texte. Si vous avez cherché « remove SynthID » en pensant à une image, nous ne pouvons pas vous aider, et nous préférons le dire plutôt que vous vendre le mauvais outil.

Pourquoi l’édition manuelle, les outils de synonymes et la traduction sont peu fiables

Modifier quelques mots laisse en place la plupart des choix enrichis. Les paraphraseurs par substitution de synonymes changent les mots un par un sans régénérer la phrase, ce qui ne fait baisser le score que partiellement et abîme souvent le sens. Un aller-retour de traduction (vers une autre langue puis retour) ré-échantillonne bien la formulation, mais il ré-échantillonne aussi votre sens, et si vous utilisez Gemini ou Claude pour cet aller-retour, vous pouvez simplement ajouter une marque fraîche. Unmarker régénère chaque phrase en une seule étape, dans la même langue, avec verrouillage du sens, et prouve le résultat par un score. Le guide sur le retrait du watermark Claude compare ces options dans un tableau.

Ce que nous n’affirmerons pas

Nous n’affirmerons pas obtenir un score nul sur chaque texte. La détection est statistique, les clés peuvent changer, et les textes courts ou très contraints ne peuvent pas être nettoyés sans être modifiés. Nous vous montrons les chiffres. Nous ne présentons pas non plus l’outil comme un moyen de tricher : si vous devez une divulgation à quelqu’un, faites-la. Notre note sur la question de savoir si vous devriez le faire explique notre position.

Sources

Google DeepMind, SynthID (page technologique, section texte). Dathathri et al., Scalable marquage for identifying large language model outputs, Nature, octobre 2024. L’annonce d’Anthropic de août 2026 et la couverture presse sont citées dans notre guide du watermark Claude.

Tarifs prévus

Gratuit : trois textes par jour jusqu’à 1 500 mots. Pro : 9 dollars par mois, 5 dollars verrouillés pour les membres en accès anticipé. API à partir de 0,50 dollar pour 10 000 mots. Tarifs de lancement prévus, liste d’attente en premier.

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